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Matlab的移动机器人导航遗传算法仿真分析寻优路径规划和种群进化曲线可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27864 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Haohe Jia 随着机器人技术的快速发展，室内轮式机器人逐渐成为了相关研究人员的重点关注对象，应用场景主要是家庭等室内环境，轮式机器人完成复杂任务的基石是完善的路径规划技术，对该技术的深入研究，能够提高机器人机器学习模型的超参数优化
引言 模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算基于堆优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、堆优化算法(HBO)2、HBO算法伪代码 二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础 堆优化算法(Heap-based optimizer, HBO)模拟公司层次结构建立的树状结构，目前它选择的是三元堆或者说是一个三叉树。企业等级制度的最终目标是以最好的方式完成与华为杯D题第四题新完整代码
花了几百买的代码，能实现，但是我暂时还没看懂代码用了什么算法，下载代码请看下面的百度网盘。 上一篇我发了一个matlab的代码，也是第四题，大家衡量这两份答案吧，似乎这个要好一些，暂时我还没看懂，大家自己衡量，我想检查代码 题目： 问题4. 寻找并阐述化合物的哪些分子描述符，以及这些分子xgboost和LightGBM的模型参数寻优的代码---奥图那optuna篇
文章目录 XGBoostLightGBM 主要给出了xgboost和lightGBM调参的实现代码。这个寻优过程挺快的，可以指定不同的测试集。给定参数的寻优范围可以实现自动寻优。 XGBoost 主要需要更改的地方： param 中指定搜索的范围**param 将参数传入XGBClassifier设置需要测试的轮数 n_t【优化求解】基于matlab鱼群算法函数寻优【含Matlab源码 1128期】
## 一、简介 1 起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追【优化求解】基于matlab鱼群算法函数寻优【含Matlab源码 1127期】
## 一、简介 1 起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追基于风驱动优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础 1、算法原理2、算法过程二、仿真实验三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、算法原理 2、算法过程 WDO算法的实现流程： 1） 初始化空气质点的个数和维度，定义最大迭代次数和相关的参数常量，设置搜索边界(位置和速度)，设置相应的测试函数。 2） 随基于阿基米德优化算法(AOA)的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、算法步骤（1）初始化（2）更新密度和体积（3）转移算子与密度算子（4）勘探阶段<1> 物体之间发生碰撞<2> 物体之间无碰撞<3> 标准化加速度 （5）位置更新（6）适应度函数 2、算法伪代码 二、仿真实验与分析三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 阿基米德优化算法